정형 데이터란 무엇인가요?
정형 데이터는 소프트웨어와 인간 모두가 효율적으로 액세스할 수 있도록 표준화된 형식을 가진 데이터입니다. 일반적으로 데이터 속성을 명확하게 정의하는 행과 열이 있는 표 형식입니다. 컴퓨터는 자체적인 양적 특성으로 인해 정형 데이터를 효과적으로 처리하여 인사이트를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 이름, 주소 및 전화번호와 같은 열이 포함된 구조화된 고객 데이터 테이블은 총 고객 수와 최대 고객 수가 있는 지역과 같은 인사이트를 제공할 수 있습니다. 반대로 소셜 미디어 게시물 목록과 같은 비정형 데이터는 분석하기가 더 어렵습니다.
정형 데이터의 기능은 무엇인가요?
다음은 정형 데이터의 몇 가지 기능과 예입니다.
정의 가능한 속성
정형 데이터의 경우 모든 데이터 값의 속성이 동일합니다. 예를 들어 모든 예약 레코드는 예약 이름, 이벤트 이름, 이벤트 날짜, 예약 금액 등의 속성을 가질 수 있습니다.
관계형 속성
정형 데이터 테이블에는 서로 다른 데이터 세트를 연결하는 공통 값이 있습니다. 예를 들어 고객 ID 필드와 예약 ID 필드를 사용하여 고객 데이터를 예약 데이터와 연결할 수 있습니다. 따라서 정형 데이터는 관계형 데이터베이스에 간편하게 저장할 수 있습니다.
정량적 데이터
정형 데이터는 수학적 분석에 적합합니다. 예를 들어 속성의 빈도를 카운트 및 측정하고 숫자 데이터에 대해 수학적 연산을 수행할 수 있습니다.
스토리지
정형 데이터는 관계형 데이터베이스에 저장하고 구조적 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 관리할 수 있습니다. SQL을 사용하면 데이터에 대한 사전 설정 규칙(예: 필드, 형식 및 값)을 결정하는 스키마라는 데이터 모델을 정의할 수 있습니다. 그런 다음 정형 데이터를 데이터 웨어하우스 또는 기타 관계형 데이터베이스 기술에 저장할 수 있습니다.
정형 데이터의 예
다음은 정형 데이터 시스템의 예입니다.
- Excel 파일
- SQL 데이터베이스
- Point-of-Sale(POS) 데이터
- 웹 양식 결과
- 검색 엔진 최적화(SEO) 태그
- 제품 디렉터리
- 재고 관리
- 예약 시스템
정형 데이터의 이점은 무엇인가요?
정형 데이터를 사용하면 몇 가지 이점이 있습니다.
사용 편의성
누구나 빠르게 정형 데이터를 이해하고 액세스할 수 있습니다. 정형 데이터에 대해서는 업데이트, 수정 등의 작업을 간단히 수행할 수 있습니다. 고정 길이 스토리지 단위를 데이터 값에 할당할 수 있으므로 스토리지가 효율적입니다.
확장성
정형 데이터는 알고리즘 방식으로 확장됩니다. 데이터 볼륨이 증가함에 따라 스토리지 및 처리 성능을 추가할 수 있습니다. 정형 데이터를 처리하는 최신 시스템은 수천 TB의 데이터 규모로 확장할 수 있습니다.
분석
기계 학습 알고리즘은 정형 데이터를 분석하고 비즈니스 인텔리전스의 일반적인 패턴을 식별할 수 있습니다. 구조적 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 보고서를 생성하고 데이터를 수정 및 유지 관리할 수 있습니다. 정형 데이터는 빅 데이터 분석에도 유용합니다.
정형 데이터의 과제는 무엇인가요?
비즈니스에 정형 데이터를 사용하면 여러 가지 이점이 있지만, 몇 가지 해결해야 할 과제도 있습니다.
제한적인 사용
사전 정의된 구조는 이점이지만, 과제가 될 수도 있습니다. 정형 데이터는 정해진 목적으로만 사용할 수 있습니다. 예를 들어 예약 데이터는 예약 시스템 재무와 예약 인기도에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 하지만 데이터를 추가로 수정하지 않고는 더 많은 예약을 유치하는 데 어떤 마케팅 캠페인이 더 효과적이었는지 알 수 없습니다. 추가적인 인사이트를 원한다면 마케팅 캠페인 관계형 데이터를 예약에 추가해야 합니다.
유연성 부족
상황이 변화하고 새로운 관계 또는 요구 사항이 대두됨에 따라 정형 데이터의 스키마를 변경하려면 비용이 많이 들고 리소스가 많이 소요될 수 있습니다.
정형 데이터와 비정형 데이터는 어떻게 다른가요?
비정형 데이터는 데이터 모델이 설정되지 않은 정보이거나, 아직 사전 정의된 방식으로 정렬되지 않은 데이터입니다. 다음은 비정형 데이터의 일반적인 예입니다.
- 텍스트 파일
- 비디오 파일
- 보고서
- 이메일
- 이미지
기업들은 기하급수적인 속도로 데이터를 생성하고 있으며 이러한 데이터의 대부분(80~90%)은 비정형 데이터입니다. 이 데이터는 정성적 데이터인 만큼, 효과적인 분석을 위해서는 다양한 기술과 전략이 필요합니다. 예를 들어 비정형 데이터는 NoSQL 데이터베이스와 데이터 레이크에 저장합니다.
정형 데이터와 비정형 데이터는 여러 가지 주요한 차이점이 있습니다.
분석의 용이성
정형 데이터의 장점 중 하나는 사람과 컴퓨터 프로그램이 정보를 분석할 수 있다는 것입니다. 기업이 정형 데이터를 분석하는 데 사용하는 도구는 다양하며, 이러한 도구는 인사이트와 비즈니스 인텔리전스를 효과적으로 제공합니다. 사전 정의된 데이터 모델이 없는 데이터를 분석하기는 훨씬 더 어려우며, 이를 수행할 수 있는 검증된 도구도 훨씬 적습니다.
검색
정형 데이터는 사전 정의된 여러 규칙을 준수하므로 간단하게 검색할 수 있습니다. 그에 비해 비정형 데이터는 기존의 데이터 마이닝 기법을 사용하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 데 필요한 규칙성이 부족합니다. 비정형 데이터를 검색하고 분석하려면 높은 수준의 전문 지식과 자연어 처리 및 텍스트 마이닝과 같은 고급 분석 도구가 필요합니다.
스토리지
대부분의 데이터가 비정형 데이터라는 점을 고려할 때, 기업이 데이터를 저장하려면 더 많은 비용, 공간 및 리소스가 필요합니다. 그에 비해 정형 데이터는 스토리지 프로세스가 훨씬 간단합니다. 정형 데이터와 비정형 데이터는 일반적으로 서로 다른 환경, 즉 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크에 저장됩니다.
데이터 웨어하우스
정형 데이터는 일반적으로 엔터프라이즈 데이터의 중앙 리포지토리 역할을 하는 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 데이터 웨어하우스는 데이터베이스와 트랜잭션 시스템을 비롯한 여러 구조화된 소스에서 데이터를 가져옵니다. 주로 데이터 스토리지에 사용되지만 기업에서 데이터를 분석하고 비즈니스 인텔리전스를 개발하는 데에도 사용됩니다. 수백 명의 비즈니스 사용자가 수행하는 대규모 데이터 분석을 지원할 수 있습니다.
데이터 레이크
데이터 레이크는 구조화되지 않은 원시 데이터를 저장하는 데 사용되는 중앙 리포지토리입니다. 데이터 레이크는 비정형 데이터를 대규모로 저장할 수 있습니다. 데이터 레이크는 매일 대량의 데이터를 생성하는 오늘날의 수많은 기업에 필수적인 솔루션입니다. 데이터 레이크는 비즈니스 애플리케이션의 관계형 데이터와 모바일 애플리케이션, 사물 인터넷(IoT) 디바이스 및 소셜 미디어의 관계형 데이터를 저장합니다.
정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터의 차이점은 무엇인가요?
반정형 데이터는 정형 데이터와 비정형 데이터 사이에 있는 개념입니다. 반정형 데이터의 경우 구체적인 관계형 또는 표 형식 데이터 모델이 없으므로, 완전 정형 데이터로 간주할 수 없습니다. 그렇지만 태그 및 기타 마커와 같이 분석 가능한 메타데이터가 포함되어 있습니다.
반정형 데이터는 비정형 데이터보다 정보와 인사이트를 얻기가 더 쉬운 것으로 간주됩니다. 하지만 정형 데이터처럼 정보의 완전성을 보장하고 사전 정의된 데이터 모델을 준수하지는 않습니다.
다음은 반정형 데이터의 일반적인 예입니다.
- JSON
- XML
- 웹 파일
- 이메일
- 압축 파일
AWS는 정형 데이터를 어떻게 지원하나요?
Amazon Relational Database Service(RDS)를 사용하면 관계형 데이터베이스를 몇 초 만에 설정, 운영 및 확장할 수 있습니다. 이 솔루션은 AWS Outposts를 사용하여 온프레미스로 관리할 수 있는 관리형 서비스의 모음입니다. RDS에 포함된 서비스는 다음과 같습니다.
- Amazon Aurora with MySQL compatibility(MySQL 호환성이 추가된 Amazon Aurora)
- Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility(PostgreSQL 호환성이 추가된 Amazon Aurora)
- Amazon RDS for MySQL
- Amazon RDS for MariaDB
- Amazon RDS for PostgreSQL
- Amazon RDS for Oracle
- Amazon RDS for SQL Server
웹 및 모바일 애플리케이션을 구축하고, 관리형 데이터베이스로 전환하고, 기존 데이터베이스 효율성을 개선하며, 기존 데이터베이스에서 벗어날 수 있습니다.
다음은 Amazon RDS로 수행할 수 있는 다른 작업입니다.
- 애플리케이션을 리아키텍트하지 않고 마이그레이션
- 데이터베이스 관리에 소요되는 시간 단축
- 자본 및 운영 지출 절감
- 혁신에 집중
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